Applications et parcours d'apprentissage en vision par ordinateur : technologies populaires, outils pratiques et guide de développement de carrière

# Applications et parcours d'apprentissage en vision par ordinateur : technologies populaires, outils pratiques et guide de développement de carrière La vision par ordinateur (Computer Vision, CV), en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, s'est développée rapidement ces dernières années. Cet article vise à trier les orientations technologiques populaires actuelles dans le domaine de la vision par ordinateur, à recommander des outils pratiques et à fournir des conseils sur les parcours d'apprentissage et le développement de carrière, afin d'aider les lecteurs à démarrer rapidement et à comprendre en profondeur ce domaine. ## I. Aperçu des orientations technologiques populaires Selon les "trois sujets populaires" publiés lors de la CVPR (Conférence sur la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes), ainsi que les discussions sur X/Twitter, les orientations populaires actuelles dans le domaine de la vision par ordinateur comprennent : 1. **3D from Multi-View and Sensors (Reconstruction 3D à partir de vues multiples et de capteurs) :** Reconstruction de scènes tridimensionnelles à l'aide de plusieurs images ou de données de capteurs (tels que LiDAR, caméras de profondeur). Cette technologie a de larges applications dans les domaines de la conduite autonome, de la navigation robotique, de la réalité virtuelle, de la réalité augmentée, etc. 2. **Image and Video Synthesis (Synthèse d'images et de vidéos) :** Génération de contenu d'images et de vidéos réalistes à l'aide de réseaux antagonistes génératifs (GAN), de modèles de diffusion et d'autres technologies. Cette technologie a un énorme potentiel dans les domaines du développement de jeux, des effets spéciaux de films, de la production de publicités, etc. Par exemple, les outils Stable Diffusion, DALL-E, etc. peuvent générer des images de haute qualité. 3. **Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Apprentissage multimodal, vision, langage et raisonnement) :** Combiner les informations visuelles avec les informations linguistiques pour permettre à l'ordinateur de comprendre le contenu des images ou des vidéos et de procéder à un raisonnement et à une prise de décision. Cette technologie a de larges applications dans les domaines du service client intelligent, de la conduite autonome, de la description d'images, des questions-réponses visuelles, etc. Par exemple, l'article LIBERO-X étudie la robustesse des modèles vision-langage-action. Outre les trois orientations susmentionnées, les technologies suivantes méritent également d'être prises en compte : * **Object Detection (Détection d'objets) :** Identifier et localiser des objets spécifiques dans des images ou des vidéos. La série d'algorithmes YOLO (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) est l'un des algorithmes de détection d'objets populaires actuellement. * **Image Segmentation (Segmentation d'images) :** Diviser une image en différentes régions, chaque région représentant un objet sémantique. U-Net est une structure de réseau couramment utilisée pour la segmentation d'images médicales. * **OCR (Optical Character Recognition, Reconnaissance optique de caractères) :** Reconnaître le texte dans une image. Largement utilisé dans la numérisation de documents, la reconnaissance de plaques d'immatriculation, la traduction de texte, etc. * **Robotics Vision (Vision robotique) :** Appliquer la technologie de vision par ordinateur au contrôle et à la navigation des robots. Par exemple, l'équipe de course de drones de l'Université de technologie de Delft utilise des réseaux neuronaux de bout en bout pour contrôler directement le mouvement des drones à partir d'entrées de pixels, sans avoir besoin de filtres de Kalman ou de détecteurs de caractéristiques traditionnels. * **Medical Imaging (Imagerie médicale) :** Utiliser la technologie de vision par ordinateur pour l'analyse d'images médicales, afin d'aider les médecins à diagnostiquer et à traiter les maladies. * **Autonomous Vehicles (Véhicules autonomes) :** Utiliser la technologie de vision par ordinateur pour identifier les panneaux de signalisation, les piétons, les véhicules, etc., afin de réaliser des fonctions de conduite autonome. Les articles connexes se concentrent également sur la sécurité et les vecteurs d'attaque dans les environnements de conduite autonome. * **Vision-Language Models (Modèles vision-langage) :** Combiner les informations visuelles et les informations textuelles pour réaliser des tâches telles que la génération de descriptions d'images, les questions-réponses visuelles, etc. ## II. Recommandations d'outils pratiques Voici quelques outils couramment utilisés dans le processus de développement de la vision par ordinateur : 1. **Frameworks de développement :** * **PyTorch :** Framework d'apprentissage profond développé par Facebook (Meta), largement apprécié pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation. KirkDBorne a recommandé une série de tutoriels PyTorch, adaptés aux débutants en vision par ordinateur. * **TensorFlow :** Framework d'apprentissage profond développé par Google, doté d'un écosystème puissant et de ressources riches. * **MATLAB :** Logiciel mathématique commercial développé par MathWorks, fournissant une riche boîte à outils de vision par ordinateur et des exemples. MATLAB fournit officiellement plus de 50 exemples de vision par ordinateur, contenant du code, pour faciliter l'apprentissage et l'application. 2. **Annotation et gestion des données :** * **Roboflow:** Plateforme offrant des fonctionnalités d'annotation de données, d'entraînement de modèles et de déploiement. Le projet NPC de @@measure_plan a utilisé le modèle de segmentation rf-detr de Roboflow. * **Labelbox:** Plateforme d'annotation de données de niveau entreprise, offrant de puissantes fonctionnalités de collaboration d'équipe et de gestion de données. 3. **Autres outils :** * **Mediapipe:** Framework d'apprentissage automatique multiplateforme développé par Google, offrant des fonctionnalités de détection de visage, d'estimation de pose corporelle, etc. Le projet NPC de @@measure_plan a également utilisé Mediapipe. * **Depth of Field Simulator:** Un simulateur de profondeur de champ open source qui peut aider à comprendre et à visualiser les effets de profondeur de champ, ce qui est très utile pour le contrôle de la diversité des images lors du processus d'acquisition de données. ## III. Suggestions de parcours d'apprentissage Voici un parcours d'apprentissage progressif de la vision par ordinateur : 1. **Connaissances de base :** * **Algèbre linéaire :** Vecteurs, matrices, opérations matricielles, etc. * **Calcul infinitésimal :** Dérivées, gradients, règle de la chaîne, etc. * **Probabilités et statistiques :** Distributions de probabilité, espérance, variance, estimation du maximum de vraisemblance, etc. * **Programmation Python :** Maîtriser la syntaxe de base du langage Python et les bibliothèques courantes (telles que NumPy, Pandas). 2. **Bases de l'apprentissage profond :** * **Réseaux de neurones :** Comprendre la structure de base et les principes des réseaux de neurones, tels que les réseaux entièrement connectés, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN), etc. * **Algorithme de rétropropagation :** Maîtriser les principes et la mise en œuvre de l'algorithme de rétropropagation. * **Algorithmes d'optimisation :** Connaître les algorithmes d'optimisation courants, tels que la descente de gradient, Adam, etc. * **Fonctions de perte :** Connaître les fonctions de perte courantes, telles que la perte d'entropie croisée, la perte d'erreur quadratique moyenne, etc. 3. **Concepts clés de la vision par ordinateur :** * **Bases du traitement d'image :** Filtrage d'image, détection de contours, extraction de caractéristiques, etc. * **Réseaux de neurones convolutifs (CNN) :** Comprendre la structure et les principes des CNN, ainsi que leurs applications dans la reconnaissance d'images, la détection d'objets, etc. * **Réseaux de neurones récurrents (RNN) et réseaux de mémoire à long terme (LSTM) :** Comprendre la structure et les principes des RNN et LSTM, ainsi que leurs applications dans l'analyse vidéo, la description d'images, etc. * **Réseaux antagonistes génératifs (GAN) :** Comprendre la structure et les principes des GAN, ainsi que leurs applications dans la génération d'images, la restauration d'images, etc. 4. **Lecture d'articles classiques :** * **ResNets:** Comprendre en profondeur la structure et les avantages des réseaux résiduels. * **YOLO:** Apprendre les idées de conception de la série d'algorithmes de détection d'objets YOLO. * **DeConv:** Comprendre l'application de la déconvolution dans la segmentation et la génération d'images. * **GAN:** Apprendre les principes de base des réseaux antagonistes génératifs. * **U-Net:** Comprendre l'application de U-Net dans la segmentation d'images médicales, etc. * **Focal Loss:** Apprendre une méthode efficace pour résoudre le problème du déséquilibre des classes dans la détection d'objets. 5. **Pratique de projets :** * **Compétitions Kaggle :** Participer aux compétitions de vision par ordinateur sur Kaggle pour acquérir une expérience pratique. * **Projets open source :** Participer à des projets de vision par ordinateur open source pour apprendre les normes de code et la collaboration en équipe. * **Projets personnels :** Essayer de concevoir et de mettre en œuvre vous-même des projets de vision par ordinateur, tels que la reconnaissance faciale, la détection d'objets, la classification d'images, etc. ## IV. Conseils pour le développement de carrière 1. **Orientations professionnelles :** * **Ingénieur en IA :** Responsable du développement, du déploiement et de l'optimisation des algorithmes de vision par ordinateur. * **Chercheur en apprentissage automatique :** S'engage dans la recherche et l'innovation d'algorithmes de vision par ordinateur. * **Data scientist :** Utilise les technologies de vision par ordinateur pour l'analyse et l'exploration de données. 2. **Amélioration des compétences :** * **Se concentrer sur un domaine spécifique :** Selon les conseils d'Ashishllm, concentrez-vous sur des sous-domaines tels que la reconnaissance optique de caractères (OCR), la détection d'objets, la segmentation d'images et la reconnaissance d'images, et effectuez des recherches et des expériences approfondies. * **Maîtriser les outils courants :** Maîtrisez les frameworks d'apprentissage profond tels que PyTorch et TensorFlow, ainsi que les bibliothèques de vision par ordinateur telles qu'OpenCV. * **Apprentissage continu :** Suivez les dernières réalisations de la recherche et les tendances du développement technologique, et améliorez continuellement vos compétences. 3. **Conseils pour la recherche d'emploi :** * **Accumuler de l'expérience de projet :** En participant à des projets ou à des stages, accumulez une expérience pratique et démontrez vos capacités. * **Préparer les entretiens :** Familiarisez-vous avec les algorithmes de vision par ordinateur courants et les questions d'entretien, et démontrez vos compétences techniques. * **Communiquer activement :** Communiquez activement avec les recruteurs pour comprendre les exigences du poste et la culture de l'entreprise. @@__iamaf recherche activement un emploi lié à l'IA/ML, vous pouvez vous référer à son orientation professionnelle. ## V. Conclusion

La vision par ordinateur est un domaine rempli d'opportunités et de défis. En maîtrisant les connaissances de base, en apprenant les concepts clés, en participant à des projets pratiques et en suivant en permanence les dernières tendances en matière de développement technologique, vous pouvez rapidement vous initier et approfondir votre compréhension de ce domaine, et finalement réussir dans votre développement professionnel.

N'oubliez pas le point de vue de Vincent Sitzmann : "La vision" n'a de sens que dans le cadre d'une boucle perception-action, et la vision par ordinateur traditionnelle, qui consiste à mapper des images à des représentations intermédiaires (3D, flux, segmentation...), est sur le point de disparaître. Cela nous indique également que l'orientation future de la recherche en vision par ordinateur pourrait se concentrer davantage sur les solutions de bout en bout et les modes d'interaction plus intelligents.